Abstract

HEREDIA-RUIZ, Verónica; QUIROS-RAMIREZ, Ana Catalina  and  QUICENO-CASTANEDA, Beatriz Eugenia. Netflix: catálogo de contenido y flujo televisivo en tiempos de big data. Revista de Comunicación [online]. 2021, vol.20, n.1, pp.117-136. ISSN 1684-0933.  http://dx.doi.org/10.26441/rc20.1-2021-a7.

Este artículo tiene como objetivo identificar la forma en que la plataforma Netflix evidencia el concepto de flujo televisivo en su catálogo, a partir del análisis de los contenidos originales de series de ficción estrenados en el año 2019. Reconoce también algunas estrategias y técnicas de programación que implementa esta plataforma de video streaming, considerando las implicaciones del big data y los sistemas de recomendación. La metodología contempla técnicas cualitativas y cuantitativas y aplica una matriz de análisis a partir de una codificación manual de 157 series originales de ficción, con variables como fecha de lanzamiento, origen de la producción, número de temporada, capítulos y minutos totales estrenados por temporada.

Entre los principales hallazgos se evidencia que Netflix logra un flujo televisivo con los estrenos permanentes a lo largo del año, el lanzamiento de contenidos por temporadas con capítulos completos, así como la elección del viernes y la estación de primavera para el lanzamiento de un mayor número de producciones de ficción. Se encontró también, que, aunque este servicio streaming busca una diversificación del catálogo con producciones de diversos países, el contenido original serial de ficción sigue siendo principalmente de origen estadounidense. Se concluye que la dinámica de programación en el catálogo de Netflix crea un flujo televisivo para propiciar un consumo intensivo en los estrenos de las series de ficción original. El catálogo se optimiza a través de decisiones basadas en datos y promociona el visionado con sistemas de recomendación de contenidos que permiten crear toda una experiencia Netflix.

Keywords : Netflix; flujo televisivo; contenido original; catálogo de contenidos; big data; sistemas de recomendación.

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